
在护理教育中利用人工智能:ChatGPT培训显著提升护理人员解决问题能力和胜任力
一项单盲随机对照试验显示,将ChatGPT整合到护理教育中,显著提高了学生的解决问题能力、对人工智能的态度、护理过程胜任力和满意度,优于传统培训。
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一项单盲随机对照试验显示,将ChatGPT整合到护理教育中,显著提高了学生的解决问题能力、对人工智能的态度、护理过程胜任力和满意度,优于传统培训。

使用全国注册数据的机器学习模型能够准确预测难治性溃疡性结肠炎的长期缓解,并识别关键预后因素,如假息肉。

一项概念验证研究表明,基于人工智能的图像识别技术(使用ResNet-18算法)能够准确鉴定重要的临床曲霉菌种,提供了一种快速、经济有效的传统方法替代方案。

一种基于AI的模型,使用脊柱X光片和mSASSS评估强直性脊柱炎的严重程度,显示出高准确性,为临床医生提供了一种快速可靠的工具,并减少了人力资源需求。

AI对微笑视频的分析在检测帕金森病方面表现出高准确性,提供了一种具有强泛化能力的可扩展和易访问的筛查解决方案。

人工智能决策支持显著提高了初级保健医生在肺功能测定诊断中的准确性,特别是在慢性阻塞性肺疾病(COPD)方面,解决了呼吸系统疾病管理中的一个关键问题。

一项里程碑式的研究对多代理LLM驱动的AI系统与认证临床医生在现实世界中的虚拟急性护理进行了定量基准测试,揭示了诊断和治疗性能几乎等同,并且在文档安全性和一致性方面表现更优。

一项开创性研究证明,虚拟现实中的感染视觉提示可以触发真实的免疫反应,揭示了快速的神经-免疫接口,对医学、心理学和疫苗开发具有潜在影响。

人工智能(AI)为临床试验带来了变革潜力,但实现其价值需要一个稳健、利益相关者驱动的框架来指导采纳,并评估整个试验生命周期中的影响。

本研究评估了ChatGPT-4作为虚拟助手在管理产后乳腺炎方面的有效性,重点关注患者沟通中的准确性、清晰度和安全性。

两项随机对照试验评估了针对精神分裂症和精神病患者的听觉言语幻觉和被害妄想的沉浸式虚拟现实(VR)疗法,结果显示对幻觉有适度益处,但认知VR疗法对妄想没有显著效果。

一项涉及超过450名临床医生的多中心研究显示,系统性偏差的人工智能模型会降低临床医生的诊断准确性,仅提供解释可能无法减轻这种危害。
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